7 ошибок в AI-автоматизации, из-за которых бот делает лишнюю работу

7 ошибок в AI-автоматизации, из-за которых бот делает лишнюю работу

Если внедрять AI без правил, он быстро превращается в дорогой генератор шума. Самые частые сбои не в модели, а в логике процесса: где брать данные, что считать успехом и когда передавать задачу человеку.

— Нет одного источника правды: бот тянет данные из разных таблиц и путает статусы.
— Слишком широкий промпт: AI отвечает «в целом верно», но не в вашем формате.
— Нет фильтра на ошибки: модель уверенно выдаёт мусор, а система это пропускает.

Ещё одна ловушка — автоматизировать всё подряд. Хорошо передавать AI повторяемые действия: сортировку лидов, черновики ответов, краткие сводки, проверку полей. Плохо — отдавать ему решения, где цена ошибки высокая, а контекст меняется каждую минуту. Здесь нужен человек в контуре. 🤖

Правило простое: сначала опишите процесс вручную, потом уберите из него всё лишнее и только после этого подключайте AI. Если задача не описывается в 3–5 шагах, автоматизация почти наверняка будет хрупкой.